Big Data, IA y Machine Learning: la mejor solución para que los deportistas de élite eviten lesiones.

Hace unos años disfrutamos del Mundial de Fútbol 2022, uno de los eventos deportivos más importantes y esperados de los últimos tiempos. Esto pone de relieve la importancia de comprender las tecnologías que, desde hace tiempo, están ayudando a los atletas a mejorar su rendimiento y a anticipar posibles lesiones durante su preparación física. La Inteligencia Artificial (IA), el Big Data y el Machine Learning han sido la respuesta para quienes pensaban que esto no era posible; además de ser tecnologías punteras, permiten a los clubes deportivos reducir significativamente los costes.

Sabemos que una de las peores situaciones para un atleta es sufrir una lesión. Hemos visto a grandes estrellas del fútbol, como el Balón de Oro Karim Benzema, perderse el Mundial por una lesión en la pierna izquierda y verse obligados a interrumpir su carrera deportiva durante meses, debilitando a su equipo y generando un fuerte impacto emocional personal. Aunque muchos consideran que esto forma parte natural del deporte, se trata de un aspecto de la vida del atleta que está a punto de cambiar.

La Dra. Irene Aguirre, nuestra Medical Lead, afirma que «estas tecnologías están revolucionando la medicina en todos los ámbitos y, en el deporte, son especialmente relevantes desde el punto de vista de la predicción y el rendimiento deportivo, tanto individual como colectivo. La biomecánica, por ejemplo, es otra área en la que la inteligencia artificial se está desarrollando a través de estudios clave en redes neuronales multinivel».

Datos: el mejor remedio (no farmacológico) frente a las lesiones

Según un estudio realizado en la Premier League, las plantillas de 25 jugadores sufren aproximadamente 50 lesiones por temporada. Esto equivale a unas 2 lesiones por jugador y año, con un coste aproximado de 300 millones de euros anuales para los equipos.

Ante esta situación, preparadores físicos y técnicos deportivos se propusieron investigar la forma correcta de realizar un seguimiento individualizado de cada atleta, descubriendo que en los datos existe una vía para ayudar tanto al club como a los propios jugadores. Como explica la Dra. Aguirre, «los atletas y preparadores físicos son conscientes de la importancia de los métodos de predicción de lesiones y han aprendido a comprender la necesidad de desarrollarlos. Un ejemplo claro es el uso del GPS durante los entrenamientos, una de las tecnologías que más contribuye a la recogida de datos y a la captura de la mayoría de las variables relevantes para la predicción de lesiones. El uso de esta tecnología de geolocalización en dispositivos fáciles de portar, como los wearables (dispositivos electrónicos integrados en la ropa), permite recopilar datos médicos —frecuencia cardíaca, respiración, temperatura— y datos físicos —posición, velocidad, aceleración— del jugador durante entrenamientos y partidos. Un ejemplo es la tecnología EPTS de la FIFA, que, mediante dispositivos integrados en las camisetas interiores, permite recoger todos los datos del juego».

Aunque los datos son valiosos, por sí solos no evitan las lesiones: es necesario un método para organizarlos. Existen cinco variables clave para clasificar los datos:

Volumen: tamaño de los datos, que puede medirse en petabytes, exabytes o incluso zettabytes.
Variedad: consideración de datos estructurados y no estructurados en múltiples formatos y combinaciones.
Velocidad: capacidad de transferencia y análisis en fracciones de segundo.
Veracidad: precisión y fiabilidad de los datos.
Valor: capacidad de extraer valor de la información recopilada.

Aun así, organizar los datos no es suficiente para prevenir lesiones. Es necesario cruzar grandes volúmenes de información a alta velocidad —casi de forma automática— para proyectar, por ejemplo, sesiones de entrenamiento altamente precisas que tengan en cuenta las capacidades y condiciones biométricas de cada atleta, evitando sobrecargas que puedan derivar en lesiones futuras. En este sentido, la IA es clave para realizar este procesamiento y análisis de la información.

También es fundamental utilizar toda esta información para predecir, en función del rendimiento y de las cargas de cada sesión de entrenamiento o competición, cuándo un atleta se encuentra al límite del riesgo de lesión. Esto se logra mediante tecnologías basadas en lógicas de aprendizaje como el machine learning, una rama de la IA.

Un ejemplo de ello es el trabajo que VALITICA está desarrollando para transformar los datos en herramientas útiles que permitan a los deportistas desplegar todo su potencial y maximizar la prevención de lesiones. Esto es posible gracias a la sistematización de variables que antes no podían medirse por su alto grado de subjetividad —como la percepción del esfuerzo físico o el efecto del descanso y los tiempos de recuperación—, pero que resultan fundamentales para reducir el riesgo de lesión. Además, esta información es clave para que el cuerpo técnico tome las mejores decisiones, basadas en evidencia científica y no en suposiciones, tanto en el diseño de los entrenamientos como en los procesos de recuperación tras una lesión.

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